Redis提升併發能力 | 從0開始構建SpringCloud微服務(2)

照例附上項目github鏈接

本項目實現的是將一個簡單的天氣預報系統一步一步改造成一個SpringCloud微服務系統的過程，本節將介紹項目中Redis的引入。

Redis下載教程。

若對Redis感興趣，還可以看一下我的另一篇文章造個輪子 | 自己動手寫一個Redis

存在問題：

數據來源於第三方的接口，依賴性太強。
可能帶來的不良結果：

（1）延時性：用戶訪問我們的時候，我們需要再去訪問第三方的接口，我們是數據的中間者，不是數據的產生者，有一定的延時性。

（2）訪問上限：免費的接口，可能會達到上限。

（3）調死：可能將對方的接口給調死。

解決方案：

使用redis緩存系統，提高整體的併發訪問能力。

Redis 是一個高性能的key-value數據庫，基於內存的緩存系統，對內存的操作時非常快的，所以可以做到及時響應。

爲什麼選擇Redis

（1）及時響應

（2）減少服務調用

Redis如何引入

Redis是一個key-value結構的數據存儲系統，這裏我們使用天氣數據的uri作爲它的key，通過ValueOperations<String, String>ops對象的set方法將數據寫入緩存中，通過其get方法可以從緩存中獲取數據，並且使用TIME_OUT設置緩存失效的時間。

我們並不是每次都去調用第三方的接口，若Redis緩存中有要查找的天氣數據，則從緩存中取；若緩存中沒有，則請求第三方接口，然後將數據寫入Redis緩存中。

    private WeatherResponse doGetWeahter(String uri) {
        String key = uri;
        String strBody = null;
        ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
        WeatherResponse resp = null;
        ValueOperations<String, String>  ops = stringRedisTemplate.opsForValue();
        // 先查緩存，緩存有的取緩存中的數據
        if (stringRedisTemplate.hasKey(key)) {
            logger.info("Redis has data");
            strBody = ops.get(key);
        } else {
            logger.info("Redis don't has data");
            // 緩存沒有，再調用服務接口來獲取
             ResponseEntity<String> respString = restTemplate.getForEntity(uri, String.class);

             if (respString.getStatusCodeValue() == 200) {
                strBody = respString.getBody();
            }
            
            // 數據寫入緩存
            ops.set(key, strBody, TIME_OUT, TimeUnit.SECONDS);
        }

        try {
            resp = mapper.readValue(strBody, WeatherResponse.class);
        } catch (IOException e) {
            //e.printStackTrace();
            logger.error("Error!",e);
        }
        
        return resp;
    }